Model Order Reduction. Volume 1, System- and Data-Driven Methods and Algorithms /

An increasing complexity of models used to predict real-world systems leads to the need for algorithms to replace complex models with far simpler ones, while preserving the accuracy of the predictions. This two-volume handbook covers methods as well as applications. This first volume focuses on real...

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Détails bibliographiques
Cote:Libro Electrónico
Autres auteurs: Benner, Peter (Collaborateur, Éditeur intellectuel), Feng, Lihong (Collaborateur), Gosea, Ion Victor (Collaborateur), Grivet-Talocia, Stefano (Collaborateur, Éditeur intellectuel), Haasdonk, Bernard (Collaborateur), Karachalios, Dimitrios S. (Collaborateur), Kleijnen, Jack P. C. (Collaborateur), Magdeburg, Luìs Miguel Silveira (Collaborateur), Mahdiabadi, Morteza Karamooz (Collaborateur), Quarteroni, Alfio (Collaborateur, Éditeur intellectuel), Rozza, Gianluigi (Collaborateur, Éditeur intellectuel), Santin, Gabriele (Collaborateur), Schilders, Wil (Collaborateur, Éditeur intellectuel), Silveira, Luis Miguel (Collaborateur), Silveira, Luís Miguel (Collaborateur, Éditeur intellectuel), Tiso, Paolo (Collaborateur), Triverio, Piero (Collaborateur), Zimmermann, Ralf (Collaborateur)
Format: Électronique eBook
Langue:Inglés
Publié: Berlin ; Boston : De Gruyter, [2021]
Collection:Model Order Reduction ; Volume 1
Sujets:
Technology.
Computational physics.
Computersimulation.
Mathematisches Modell.
Ordnungsreduktion.
Technologie.
MATHEMATICS / Numerical Analysis.
Technology
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Internet

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